【摘 要】
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针对完形填空式阅读理解中现有方法不能充分利用已知文档和所提问题间交互信息的不足,提出一种基于全局和局部注意力交互机制的语义理解模型。采用不同的双向门控递归单元编
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,中通服公众信息产业股份有限公司
【基金项目】
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广西重点研发计划(AB16380264),新疆重点研发计划专项(2018B03022-1),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX38)
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针对完形填空式阅读理解中现有方法不能充分利用已知文档和所提问题间交互信息的不足,提出一种基于全局和局部注意力交互机制的语义理解模型。采用不同的双向门控递归单元编码器对问题描述进行编码,得到问题描述的全局和局部特征信息,并分别与编码后的文档信息进行匹配,计算不同颗粒度下的语义相似度,以此确定具有不同重要性的文档词汇。采用Avg特征融合算法,将得到的全局与局部特征信息进行加权融合,实现文档与问题描述间准确的语义匹配。实验结果表明,提出的模型在Children’s Book Test数据上优于现有的基准模型。
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